Инженер данных с нуля — курс от Яндекс Практикум
«Инженер данных с нуля» от Яндекс Практикума — программа обучения за 6.5 месяцев для тех, кто хочет строить пайплайны данных и хранилища. Курс из 12 модулей охватывает ETL-процессы в Airflow, проектирование DWH, Data Lake на Spark, потоковую обработку через Kafka, работу с облаком Yandex.Cloud и контейнеризацию в Docker. Первый модуль — бесплатно. Два формата: со спринтами по расписанию или в свободном темпе. По окончании — диплом о профпереподготовке и поддержка карьерного центра.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- Яндекс Практикум
- Длительность
- 7 мес, 12 ч/нед
- Формат
- Онлайн, 2 формата: спринты по расписанию или свободный темп
- Уровень
- Новичок
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 119 000 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Изучите основы построения ETL-процессов: извлечение, трансформация и загрузка данных. Освоите Apache Airflow для оркестрации пайплайнов и создания DAG-ов.
- ETL
- Airflow
- DAG
- Пайплайны
Проектирование ETL-процесса
Основы Airflow, реализация ETL-пайплайнов
Изучите основы построения ETL-процессов: извлечение, трансформация и загрузка данных. Освоите Apache Airflow для оркестрации пайплайнов и создания DAG-ов.
- ETL
- Airflow
- DAG
- Пайплайны
Проверка качества данных
Требования к качеству, проектирование и разработка проверок
Научитесь формулировать требования к качеству данных, проектировать и реализовывать автоматические проверки. Поймёте, как мониторить целостность данных в пайплайнах.
- Качество данных
- Валидация
- Тесты
- Мониторинг
DWH для нескольких источников
Сбор требований, проектирование и реализация хранилища данных
Пройдёте полный цикл создания DWH: сбор требований, исследование источников, проектирование, реализация, тестирование, интеграция и документация. Самый объёмный модуль курса.
- DWH
- Проектирование
- Источники данных
- Интеграция
Аналитические базы данных
Аналитические СУБД, Vertica, разработка аналитической БД
Изучите аналитические СУБД и их отличие от транзакционных. Освоите Vertica для аналитических задач и разработаете собственную аналитическую базу данных.
- Аналитические СУБД
- Vertica
- Колоночные БД
- OLAP
Организация Data Lake
Проектирование Data Lake, Spark и PySpark
Научитесь проектировать Data Lake для хранения сырых данных. Освоите Apache Spark и PySpark для обработки больших объёмов данных в распределённой среде.
- Data Lake
- Spark
- PySpark
- Hadoop
Облачные сервисы
Работа с Yandex.Cloud для задач Data Engineering
Освоите работу с облачными сервисами Yandex.Cloud: развёртывание инфраструктуры для данных, управление ресурсами и деплой пайплайнов в облако.
- Yandex.Cloud
- Облачные сервисы
- Деплой
- Инфраструктура
NoSQL базы данных
MongoDB, Redis для хранения неструктурированных данных
Изучите NoSQL базы данных: MongoDB для хранения документов и Redis для кеширования. Поймёте, когда использовать NoSQL вместо реляционных БД.
- MongoDB
- Redis
- NoSQL
- Документные БД
Потоковая обработка данных
Kafka, Spark Streaming для обработки данных в реальном времени
Освоите потоковую обработку данных: Apache Kafka для очередей сообщений и Spark Streaming для обработки данных в реальном времени.
- Kafka
- Spark Streaming
- Потоковая обработка
- Real-time
Контейнеризация
Docker для упаковки и деплоя приложений
Научитесь контейнеризовать приложения с помощью Docker: создание образов, управление контейнерами и оркестрация через Docker Compose.
- Docker
- Контейнеры
- Образы
- Docker Compose
Hadoop
Экосистема Hadoop для обработки больших данных
Познакомитесь с экосистемой Hadoop: распределённая файловая система HDFS, парадигма MapReduce и место Hadoop в современном стеке данных.
- Hadoop
- HDFS
- MapReduce
- Экосистема
Визуализация (Metabase)
Создание дашбордов для мониторинга пайплайнов
Освоите Metabase для создания дашбордов мониторинга данных и пайплайнов. Научитесь визуализировать результаты работы ETL-процессов.
- Metabase
- Дашборды
- Мониторинг
- Визуализация
Выпускной проект
Комплексный проект по большим данным для портфолио
Выполните выпускной проект: построите полный пайплайн данных от источника до аналитического дашборда. Используете все технологии курса: Airflow, Spark, Kafka, Docker.
- Проект
- Big Data
- Портфолио
- Защита
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Новички без опыта в IT, желающие стать Data Engineer
- →Аналитики данных, переходящие в инжиниринг
- →Разработчики, желающие специализироваться на данных
Требования
- →Не требуются — курс начинается с основ
Плюсы и минусы курса Инженер данных с нуля
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Первый модуль бесплатно — можно оценить формат
- Широкий стек: Airflow, Spark, Kafka, Docker, Yandex.Cloud
- Диплом о профпереподготовке + карьерный центр
- Два формата: со спринтами или в свободном темпе
- Наставники — практикующие сотрудники Яндекса
Минусы
- Высокая цена — от 119 000 ₽
- Нагрузка 12 часов в неделю — сложно совмещать с работой
- Нет скидок и промокодов — Практикум не делает распродаж
- Облачные сервисы только Yandex.Cloud — нет AWS/GCP
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Можно ли попробовать бесплатно?
Какой документ выдаётся?
Какие технологии изучаются?
Помогают ли с трудоустройством?
Можно ли учиться в своём темпе?
Можно ли попробовать бесплатно?
Да. Первый модуль курса доступен бесплатно — можно оценить формат и качество обучения перед покупкой.
Какой документ выдаётся?
Диплом о профессиональной переподготовке — при наличии среднего профессионального или высшего образования.
Какие технологии изучаются?
Python, SQL, Airflow, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Redis, Yandex.Cloud, Kafka, Hadoop, Spark, PySpark, Vertica, Metabase.
Помогают ли с трудоустройством?
Да. Карьерный центр Практикума помогает с резюме, стратегией поиска работы и консультирует по собеседованиям.
Можно ли учиться в своём темпе?
Да. Доступно два формата: со спринтами по расписанию (более структурированный) или в свободном темпе без дедлайнов.